Morgan Stanley pone cifras a la revolución de la IA agéntica: 283.000 millones de dólares

Según explican los expertos de Intel, la IA agéntica es un sistema de inteligencia artificial, basado en IA generativa (GenAI) mediante el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), que puede lograr un objetivo específico con una supervisión limitada. Consiste en modelos de machine learning que imitan la toma de decisiones humanas para resolver problemas en tiempo real.

"Aunque los modelos generativos se centran en crear contenido basado en patrones aprendidos, la IA agéntica amplía esta capacidad al aplicar las salidas generativas hacia objetivos específicos. Un modelo de IA generativa como ChatGPT de OpenAI puede producir texto, imágenes o código, pero un sistema de IA agéntica puede utilizar ese contenido generado para completar tareas complejas de forma autónoma llamando a herramientas externas. Los agentes pueden, por ejemplo, no solo decirle el mejor momento para escalar el monte Everest, dado su horario de trabajo, también puede reservarle un vuelo y un hotel", explica IBM.

Y es precisamente esta tecnología la que en los últimos meses ha entrado en una nueva etapa, según los expertos de Morgan Stanley, quienes creen que la "economía agéntica" está "escalando más rápido de lo inicialmente previsto". Este cambio, apuntan, viene dándose desde mediados de abril, un período en el que las acciones de fabricantes de memoria y unidades centrales de procesamiento (CPU) han alcanzado nuevos máximos.

Paralelamente, estos analistas señalan que los resultados trimestrales de AMD, Intel y Arm apuntan a un aumento en CPUs de alto número de núcleos y cargas de trabajo intensivas. Esto se debe a que los centros de datos para entrenar Ias IAs requieren cada vez infraestructuras de CPU más densas alrededor de clústeres de unidades de procesamiento gráficos (GPU); es decir, GPUs que trabajan como si fueran una sola. Un clúster de GPU hace el trabajo pesado de cálculo para el cómputo intensivo de modelos de IA, mientras que la infraestructura de CPU organiza, procesa datos y ejecuta todo el sistema.

Al mismo tiempo, los contratos de suministro de memoria a largo plazo (entre 3 y 5 años), como los firmados en los últimos tiempos por Samsung y SK Hynix, están emergiendo como "un cambio estructural clave en la industria, ampliando la visibilidad de precios y reforzando la resiliencia del ciclo". "Las especificaciones de memoria y empaquetado se fijan cada vez más en fase de diseño, incluyendo mecanismos como precios mínimos, compromisos de volumen y grandes pagos iniciales, lo que refuerza la estabilidad del sector", indican desde Morgan Stanley.

Para la firma norteamericana, esto demuestra que el primer trimestre del año ha sido de ruptura para la IA agéntica, con un aumento de estrategias agent-first (software diseñado desde la base para que los agentes de IA sean el núcleo operativo del sistema) en muchas empresas, pasando de programas piloto experimentales a despliegues empresariales a gran escala. Y ahora, en este segundo trimestre, el debate para Morgan Stanley ya no gira en torno al potencial de la IA agéntica, sino a la velocidad de su integración.

Por eso mismo, la firma estadounidense ha aumentado su previsión para el mercado total posible (TAM) de los chips de memoria y las CPU para reflejar esta adopción más rápida. En concreto, la firma estadounidense sitúa su escenario base para el mercado de CPUs en los 125.000 millones de dólares para 2030 desde los "cerca de" 100.000 millones de su anterior hipótesis. No obstante, en su escenario alcista el TAM podría alcanzar los 283.000 millones de dólares a medida que escalen los racks dedicados a la CPU (los "armarios" que alojan estas máquinas en los centros de datos).

"Asumimos que cada nueva generación de CPUs reduce el precio por núcleo un 10% anual. Sin embargo, el número de núcleos por CPU aumenta significativamente: de 64 hoy a alrededor de 130 en 2027 y entre 200 y más de 500 en 2030", señala Morgan Stanley. Esto implica un precio medio por CPU de más de 2.000 dólares en 2027 y de al menos 3.000 en 2030, por lo que esperan que las ventas de servidores crezcan de 31.000 millones en 2026 a 45.000 millones de dólares en 2030.

Usando este mismo modelo para estimar el crecimiento de la demanda de CPUs, Morgan Stanley calcula que la memoria DRAM tendrá una demanda adicional de 74 exabytes (1 EB equivale a 1.000 millones de gigabytes) en su escenario base y de 221 en su escenario alcista solo para desarrollar la IA agéntica, ya que los sistemas necesitan guardar mucho más contexto y manejar muchas más tareas en paralelo. Estas cifras supondrían un incremento de 1,7 veces y 4,9 veces, respectivamente, respecto al mercado de memoria DRAM de 2026.

"Creemos que la IA agéntica aumentará la proporción CPU/GPU en los sistemas de IA al añadir más orquestación, memoria y uso de herramientas en torno a cada llamada de modelo. Esto no reduce la demanda de GPU, pero sí incrementa la complejidad del sistema y desplaza el gasto incremental en infraestructura hacia CPUs, redes y memoria. En este entorno, la ventaja competitiva se basa menos en poseer el acelerador y más en dominar la arquitectura del sistema", añaden estos expertos.

En este contexto, la firma estadounidense identifica a Intel, Nvidia, AMD y Arm como los grandes beneficiarios de este incremento de la demanda de CPUs, así como a Samsung, SK Hynix y Micron como los principales triunfadores del mercado de memoria DRAM si se confirman sus expectativas. Otros fabricantes de memoria como Seagate o SanDisk también podrían verse beneficiados, así como TSMC por su negocio de fabricación de chips para terceros.